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Enregistrement W3205742301 · doi:10.2196/30804

Status of Compassionate, Respectful, and Caring Health Service Delivery: Scoping Review

2021· article· en· W3205742301 sur OpenAlexvenueno aff
Adane Nigusie, Berhanu Fikadie Endehabtu, Dessie Abebaw Angaw, Alemayehu Teklu, Zeleke Abebaw Mekonnen, Marta Feletto, Abraham Assan, Assegid Samuel, Kabir Sheikh, Binyam Tilahun

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlliance for Health Policy and Systems ResearchUniversity of GondarWorld Health Organization
Mots-clésHealth careThematic analysisNursingMedicineMEDLINECochrane LibraryService delivery frameworkService (business)Medical educationPolitical scienceAlternative medicineQualitative researchBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A compassionate, respectful, and caring (CRC) health professional is very important for human-centered care, serving clients ethically and with respect, adhering to the professional oath, and serving as a model for young professionals. As countries try to achieve universal health coverage (UHC), quality delivery of health services is crucial. CRC health care is an initiative around the need to provide quality care services to clients and patients. However, there is an evidence gap on the status of CRC health care service delivery. OBJECTIVE: This scoping review aimed to map global evidence on the status of CRC health service delivery practice. METHODS: An exhaustive literature review and Delphi technique were used to answer the 2 research questions: "What is the current status of CRC health care practices among health workers?" and "Is it possible for health professionals, health managers, administrators, and policy makers to incorporate it into their activity while designing strategies that could improve the humanistic and holistic approach to health care provision?" The studies were searched from the year 2014 to September 2020 using electronic databases such as MEDLINE (PubMed), Cochrane Library, Web of Science, Hinari, and the World Health Organization (WHO) library. Additionally, grey literature such as Google, Google Scholar, and WorldWideScience were scrutinized. Studies that applied any study design and data collection and analysis methods related to CRC care were included. Two authors extracted the data and compared the results. Discrepancies were resolved by discussion, or the third reviewer made the decision. Findings from the existing literature were presented using thematic analysis. RESULTS: A total of 1193 potentially relevant studies were generated from the initial search, and 20 studies were included in the final review. From this review, we identified 5 thematic areas: the status of CRC implementation, facilitators for CRC health care service delivery, barriers to CRC health care delivery, disrespectful and abusive care encountered by patients, and perspectives on CRC. The findings of this review indicated that improving the mechanisms for monitoring health facilities, improving accountability, and becoming aware of the consequences of maltreatment within facilities are critical steps to improving health care delivery practices. CONCLUSIONS: This scoping review identified that there is limited CRC service provision. Lack of training, patient flow volume, and bed shortages were found to be the main contributors of CRC health care delivery. Therefore, the health care system should consider the components of CRC in health care delivery during in-service training, pre-service training, monitoring and evaluation, community engagement, workload division, and performance appraisal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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